MA sebagai indikator tren

Perdagangan Finansial dengan Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Apa itu indikator teknikal?

Perhitungan matematis berbasis data pasar historis
Mengasumsikan pasar efisien dan harga telah mencerminkan semua informasi publik
Membantu trader memahami pola harga masa lalu

Jenis indikator

Indikator tren: mengukur arah atau kekuatan tren
- Contoh: Moving Average (MA), Average Directional Movement Index (ADX)
Indikator momentum: mengukur kecepatan pergerakan harga
- Contoh: Relative Strength Index (RSI)
Indikator volatilitas: mengukur besarnya penyimpangan harga
- Contoh: Bollinger Bands

Paket TA-Lib

TA-Lib: Technical Analysis Library

Mencakup 150+ implementasi indikator teknikal

import talib

Indikator Moving Average

SMA: Simple Moving Average
EMA: Exponential Moving Average

Karakteristik:
- Bergerak mengikuti harga
- Menghaluskan data untuk menunjukkan arah harga

Simple Moving Average (SMA)

$ SMA = (P_1+P_2+...+P_n)/n $

# Calculate two SMAs
stock_data['SMA_short'] = talib.SMA(stock_data['Close'], timeperiod=10)
stock_data['SMA_long'] = talib.SMA(stock_data['Close'], timeperiod=50)

# Print the last five rows
print(stock_data.tail())

             Close  SMA_short  SMA_long
Date                                   
2020-11-24 1768.88    1758.77   1594.74
2020-11-25 1771.43    1760.65   1599.75
2020-11-27 1793.19    1764.98   1605.70
2020-11-30 1760.74    1763.35   1611.71
2020-12-01 1798.10    1765.02   1619.05

Memplot SMA

import matplotlib.pyplot as plt

# Plot SMA with the price
plt.plot(stock_data['SMA_short'], 
         label='SMA_short')
plt.plot(stock_data['SMA_long'], 
         label='SMA_long')
plt.plot(stock_data['Close'], 
         label='Close')

# Customize and show the plot
plt.legend()
plt.title('SMAs')
plt.show()

Plot SMA

Exponential Moving Average (EMA)

$EMA_n = P_n \times multiplier + \text{previous EMA} \times (1-multiplier)$

$multiplier = 2 / (n + 1)$

# Calculate two EMAs
stock_data['EMA_short'] = talib.EMA(stock_data['Close'], timeperiod=10)
stock_data['EMA_long'] = talib.EMA(stock_data['Close'], timeperiod=50)
# Print the last five rows
print(stock_data.tail())

             Close  EMA_short  EMA_long
Date                                   
2020-11-24 1768.88    1748.65   1640.98
2020-11-25 1771.43    1752.79   1646.09
2020-11-27 1793.19    1760.13   1651.86
2020-11-30 1760.74    1760.24   1656.13
2020-12-01 1798.10    1767.13   1661.70

Memplot EMA

import matplotlib.pyplot as plt
# Plot EMA with the price
plt.plot(stock_data['EMA_short'], 
         label='EMA_short')
plt.plot(stock_data['EMA_long'], 
         label='EMA_long')
plt.plot(stock_data['Close'], 
         label='Close')

# Customize and show the plot
plt.legend()
plt.title('EMAs')
plt.show()

Plot EMA

SMA vs EMA

EMA lebih peka terhadap pergerakan harga terbaru

Plot yang membandingkan SMA vs EMA dengan jendela lookback yang sama

Ayo berlatih!

Perdagangan Finansial dengan Python